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深度学习模型如Transformer,最初架构较为简单,后来逐渐优化层数与节点连接,才展现出了强大的效果。Transformer的成功,并非缘于最初的参数规模,而是因为它具备灵活的连接方式、可调的结构,适应不断变化的任务需求。这给城市算力建设的启示是:不要只顾追求硬件规模,还要保留灵活调整的空间。如果只是建一个固定架构、没有弹性接口、没有模块化更新能力的“刚性堡垒”,那么面对技术路线的迭代与场景变化,它就可能成为一个“数字遗址”。

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成都高新区也走了一条“先试后扩”的路径。在其人工智能计算中心的一期工程中,部署了约3000张加速卡,并通过与本地制造企业合作,运行真实工业数据,对不同硬件架构与散热方案进行实战验证。最终,项目团队转向液冷+模块化的组合系统,在提升能效比的同时,也为后续扩展预留了充足弹性。虽然没有公布具体节省金额,但这套“小步快跑、实战验证”的路径,避免了技术路线失误带来的沉没成本。

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